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Los objetivos de esta tesis son analizar la línea de producción mediante RdP, el diseño de la red, la simulación del mismo para posteriormente evaluar propuestas de mejora y finalmente realizar una comparación entre los modelos. Se hipotetiza que la aplicación de este modelo resultará en mejoras cuantificables, traduciéndose en ganancias operativas y un incremento de la productividad general del sistema en al menos un 5% y un 10 %. La metodología adoptada es de investigación aplicada con un enfoque cuantitativo. Se inició con la recolección exhaustiva de datos sobre los tiempos de operación, espera, tasas de producción y eventos de bloqueo en todas las estaciones de trabajo de la línea de envasado real. Seguidamente, se construyó y validó un modelo de Red de Petri clásica. Se definieron distintos escenarios de simulación, así como posibles interrupciones o bloqueos. A partir de la simulación, se identificaron oportunidades de mejora, como la reducción de tiempos de ciclo o la redistribución de cargas de trabajo, se diseñaron y simularon escenarios mejorados para comparar su impacto. Los resultados esperados de la investigación, tras la comparación entre el escenario actual y las propuestas de mejora, apuntan a una mejora significativa del flujo de producción, con una reducción de cuellos de botella y bloqueos, un aumento en la eficiencia y productividad de la línea. Se busca demostrar que las RdP son una herramienta efectiva para la toma de decisiones informadas y la validación de cambios en el proceso y contribuyendo a una comprensión más profunda de la dinámica del sistema. Esto no solo abordará las ineficiencias operativas actuales, sino que también sentará las bases para futuras innovaciones en el sector.7dc.description.abstract??El presente trabajo de investigación aborda el análisis del flujo de producción en una línea de envasado de tabaco, empleando las Redes de Petri (RdP) como la herramienta matemática y de simulación fundamental. Los objetivos de esta tesis son analizar la línea de producción mediante RdP, el diseño de la red, la simulación del mismo para posteriormente evaluar propuestas de mejora y finalmente realizar una comparación entre los modelos. Se hipotetiza que la aplicación de este modelo resultará en mejoras cuantificables, traduciéndose en ganancias operativas y un incremento de la productividad general del sistema en al menos un 5% y un 10 %. La metodología adoptada es de investigación aplicada con un enfoque cuantitativo. Se inició con la recolección exhaustiva de datos sobre los tiempos de operación, espera, tasas de producción y eventos de bloqueo en todas las estaciones de trabajo de la línea de envasado real. Seguidamente, se construyó y validó un modelo de Red de Petri clásica. Se definieron distintos escenarios de simulación, así como posibles interrupciones o bloqueos. A partir de la simulación, se identificaron oportunidades de mejora, como la reducción de tiempos de ciclo o la redistribución de cargas de trabajo, se diseñaron y simularon escenarios mejorados para comparar su impacto. Los resultados esperados de la investigación, tras la comparación entre el escenario actual y las propuestas de mejora, apuntan a una mejora significativa del flujo de producción, con una reducción de cuellos de botella y bloqueos, un aumento en la eficiencia y productividad de la línea. 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Se hipotetiza que la aplicación de este modelo resultará en mejoras cuantificables, traduciéndose en ganancias operativas y un incremento de la productividad general del sistema en al menos un 5% y un 10 %. La metodología adoptada es de investigación aplicada con un enfoque cuantitativo. Se inició con la recolección exhaustiva de datos sobre los tiempos de operación, espera, tasas de producción y eventos de bloqueo en todas las estaciones de trabajo de la línea de envasado real. Seguidamente, se construyó y validó un modelo de Red de Petri clásica. Se definieron distintos escenarios de simulación, así como posibles interrupciones o bloqueos. A partir de la simulación, se identificaron oportunidades de mejora, como la reducción de tiempos de ciclo o la redistribución de cargas de trabajo, se diseñaron y simularon escenarios mejorados para comparar su impacto. 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